DAI: uma LLM de domínio específico com autoridade excluída do modelo, verificação por capacidades disjuntas e recibos recomputáveis

Resumo

DAI (Decripte Artificial Intelligence) é uma LLM própria de domínio específico inserida em uma arquitetura de defesa autônoma governada. É uma instância da categoria proposta ADAI, definida no paper complementar. O trabalho descreve sessões de resposta a incidentes que passam por curadoria do sinal, extração estruturada de alvos, seleção de playbooks revisados, contratos de ação declarados, admissibilidade determinística, execução delimitada na borda de rede, verificação por capacidades disjuntas, selagem de evidências encadeadas por hash, revisão agendada, reconciliação e reversão. O modelo aprende com transcrições próprias com resultados verificados e narra o resultado; a admissibilidade e a autoridade de execução permanecem estruturalmente fora do modelo. O paper aborda contenção por principal em domínios compartilhados, agregação sob limites de regras, reconciliação por elemento, recomputação de recibos e localização exata de alterações controladas. As medições correspondem à versão e ao período descritos no manuscrito, sem alegação de desempenho universal.

Problema e abordagem

Como um sistema defensivo pode agir em produção sem transformar a confiança do modelo em autoridade de execução? Os papers colocam limites verificáveis antes da execução e evidências verificáveis depois dela. A LLM integra o sistema, enquanto a função de decisão é pura em seus argumentos declarados de contrato.

No manuscrito

• Architecture and episode flow
• The action envelope
• Evidence and independent recomputation
• Principal-scoped containment
• Review, reconciliation and testimony
• Tokenizer, causal Transformer and training
• Observed failure classes
• Production measurements and limitations

Paper complementar

Doze mecanismos com definições precisas · AC / MEA / ACO / EBT / PPB / DSC / SAV / SSC / PPR / ELR / RBT / SRL

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